Dietary calcium intake and sunlight exposure among children aged 6-23 months in Dale Woreda, Southern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional rickets can be caused by either or both calcium and vitamin D deficiencies, and can frequently occur in Africa. In Ethiopia, limited evidence exists regarding the calcium intake of children and their sunlight exposure practices. The purpose of this study was to assess information regarding dietary calcium intake and sunlight exposure practice, which are factors related to nutritional rickets. The study was conducted in Dale Woreda, Southern Ethiopia using a community based cross-sectional survey design with both descriptive and analytic components. A total of 170 children were selected using multi-stage sampling technique. A structured questionnaire and an interactive 24-hour dietary assessment method were used to collect data on sociodemographic and economic information and to assess dietary calcium intake of participant children. The Ethiopian food composition table supplemented by world food data were used to convert dietary intake into nutrient content. The mean (SD) age of the study children was 14.4 (+4.7) months. The male to female ratio was 1.24. The mean ( SD) calcium intake of participant children was 407 235 mg/day; 26.5% had low dietary calcium intake compared with their age specific recommended nutrient intake (RNI) value. Regarding sunlight exposure, 41.1% participant mothers exposed their child to sunlight within 1 (one) month of birth and 56.5% of study children were exposed to sunlight for 20 to 30 minutes per day. In conclusion, the risk of dietary calcium inadequacy was prevalent because of low intakes by some children. Even if only 26.5% of participating children had low dietary calcium intake, the children in the study area have some risk of dietary calcium inadequacy due to the high content of phytate in the prevailing complementary foods such as fruits and maize based complementary food, which can inhibit bioavailability of calcium. The participant children were not at risk of inadequate exposure to sunlight because they had good exposure practices and there was no sunlight avoidance practices among the majority of participant children.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».